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从平面几何出发：形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁
多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷，现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案，构建完整闭环，提升模型推理及泛化能力。
Google 在 AI 竞赛中如何从落后到反超的故事
本文讲述 Google 在 AI 竞赛中从落后到反超的历程。曾因傲慢错过先机，ChatGPT 问世后 Google 陷入恐慌，后通过创始人回归、团队合并、召回人才等举措，让 Gemini 模型多项指标超越 ChatGPT，实现逆袭。
7 亿用户白嫖 ChatGPT，OpenAI 怎么从他们身上赚到钱？
ChatGPT有7亿多免费用户，SemiAnalysis研究认为GPT - 5的‘Router’机制能让OpenAI从免费用户身上获利。‘Router’可降低成本、提升性能，结合新功能及合作，有望开启交易抽成的商业化模式，冲击谷歌等巨头。
从云原生到 AI 原生：模型引发的新一代基础设施构建
本文整理自蚂蚁集团余锋在2025年QCon上海站的分享。回顾基础设施从云计算到AI原生的演进，指出模型成新数据库，基础设施围绕其构建，还探讨了Agent体系影响、通智一体趋势及面临的挑战与机遇。
从 AI 招聘到数据标注，Mercor 能否打造下一个 Scale AI？
Mercor 从 AI 招聘平台转型为数据标注服务提供商，与 Scale AI 竞争。它利用早期人才招聘积累，为小规模、高难度项目提供灵活方案，虽数据质量待提升，但增长快，2025 年初 ARR 达 7500 万美元，获 1 亿美元 B 轮融资。
从概念到生产级部署：AWS如何破解Agentic AI落地难题？
红杉美国合伙人预测2025年是AI agent元年，但此前Agentic AI落地难。AWS在纽约峰会推出系列产品，如Amazon Bedrock AgentCore等，完成从存储到市场的升级，有望推动企业构建Agentic AI。
真·养虾！3步让龙虾边聊边进化，不用GPU不用数据集就能强化学习
程序员给智能体套在线强化学习系统MetaClaw，把用户与AI对话变训练数据。它基于Kimi - 2.5，用SkillRL框架，不依赖本地GPU，训练交Tinker云平台，三步即可上手。
chardet 从 LGPL 变 MIT：一场 AI 重写引发的开源风波
Python 编码检测库 `chardet` 发布 `7.0.0` 后，许可证从 `LGPL` 变为 `MIT`，维护者称借助 Claude Code 重写。原作者反对，认为维护者无权重新授权。维护者给出辩护，社区反应激烈，争论涉及多个法律问题和不同立场。
从 ReasoningBank 到 MetaAgent，RL 未必是 Agent 自进化的必要解？
业内对智能体自进化的探讨开启多路线探索模式。除 RL 优化，记忆系统改进成新方向，如 ReasoningBank 机制。此外，业内还从智能体自我识别、工具和策略辅助等机制探索其他技术路线。
ICLR 2026 | 从「聚合」到「引导」：FedDRM开启客户端智能路由新范式
传统联邦学习中，统计异质性是障碍，本文提出 FedDRM，将联邦学习从「聚合范式」拓展到「路由范式」，让服务器能把问题交给最合适的客户端处理，在多数据集上提升系统准确率，为多场景提供新可能。